LinkedHashMap源碼和實現LRU算法

LinkedHashMap特別有意思，它不僅僅是在HashMap上增加Entry的雙向鏈接，它更能借助此特性實現保證Iterator迭代按照插入順序(以insert模式創建LinkedHashMap)或者實現LRU(Least Recently Used最近最少算法，以access模式創建LinkedHashMap)。

下面是LinkedHashMap的get方法的代碼

public V get(Object key) {
        Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
        if (e == null)
            return null;
        e.recordAccess(this);
        return e.value;
    }

其中有一段：e.recordAccess(this)。下面我們進入Entry的定義

void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
            LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
            if (lm.accessOrder) {
                lm.modCount++;
                remove();
                addBefore(lm.header);
            }
        }

這裏的addBefore(lm.header)是做什麼呢?再看

private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
            after  = existingEntry;
            before = existingEntry.before;
            before.after = this;
            after.before = this;
        }

從這裏可以看到了，addBefore(lm.header)是把當前訪問的元素挪到head的前面,即最近訪問的元素被放到了鏈表頭，如此要實現LRU算法只需要從鏈表末尾往前刪除就可以了，多麼巧妙的方法。

在看到LinkedHashMap之前，我以爲實現LRU算法是在每個元素內部維護一個計數器，訪問一次自增一次，計數器最小的會被移除。但是要想到，每次add的時候都需要做這麼一次遍歷循環，並取出最小的拋棄，在HashMap較大的時候效率很差。當然也有其他方法來改進，比如建立<訪問次數,LinkedHashMap元素的key>這樣的TreeMap，在add的時候往TreeMap裏也插入一份，刪除的時候取最小的即可，改進了效率但沒有LinkedHashMap內部的默認實現來的簡捷。

LinkedHashMap是什麼時候刪除的呢？

 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex);
        // Remove eldest entry if instructed
        Entry<K,V> eldest = header.after;
        if (removeEldestEntry(eldest)) {
            removeEntryForKey(eldest.key);
        }
    }

在增加Entry的時候，通過removeEldestEntry(eldest)判斷是否需要刪除最老的Entry，如果需要則remove。注意看這裏Entry<K,V> eldest=header.after，記得我們前面提過LinkedHashMap還維護一個雙向鏈表，這裏的header.after就是鏈表尾部最後一個元素(頭部元素是head.before)。
LinkedHashMap默認的removeEldestEntry方法如下

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
        return false;
    }

總是返回false，所以開發者需要實現LRU算法只需要繼承LinkedHashMap並重寫removeEldestEntry方法，下面以MyBatis的LRU算法的實現舉例
keyMap = new LinkedHashMap<Object, Object>(size, .75F, true) {
private static final long serialVersionUID = 4267176411845948333L;

  protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Object, Object> eldest) {
    boolean tooBig = size() > size;
    if (tooBig) {
      eldestKey = eldest.getKey();
    }
    return tooBig;
  }
};

開發者的子類並不需要直接操作eldest(上例中獲得eldestKey只是MyBatis需要映射到Cache對象中的元素)，只要根據自己的條件(一般是元素個數是否到達閾值)返回true/false即可。注意，要按照LRU排序必須在new LinkedHashMap()的構造函數的最後一個參數傳入true(true代表LinkedHashMap內部的雙向鏈表按訪問順序排序，false代表按插入順序排序)。

在LinkedHashMap的註釋裏明確提到，該類在保持插入順序、不想HashMap那樣混亂的情況下，又沒有像TreeMap那樣的性能損耗。同時又能夠很巧妙地實現LRU算法。其他方面和HashMap功能一致。有興趣的同學可以仔細看看LinkedHashMap的實現。

LinkedHashMap實現LRU;具體實現如下：只需要重寫removeEldestEntry方法即可

 
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
 
public class LRULinkedMap<K, V> {
 
	/**
     * 最大緩存大小
     */
	private int cacheSize;
	
	private LinkedHashMap<K, V> cacheMap;
	
	public LRULinkedMap(int cacheSize){
		this.cacheSize = cacheSize;
		
		cacheMap = new LinkedHashMap(cacheSize, 0.75F, true){
 
			@Override
			protected boolean removeEldestEntry(Entry eldest) {
					return cacheSize + 1 >= cacheMap.size();
			}
		};
	}
	
	public void put(K key, V value){
		cacheMap.put(key, value);
	}
	
	public V get(K key){
		return cacheMap.get(key);
	}
	
	public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll(){
		return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(cacheMap.entrySet());
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		LRULinkedMap<String, Integer> map = new LRULinkedMap<>(3);
		map.put("key1", 1);
		map.put("key2", 2);
		map.put("key3", 3);
		
		for (Map.Entry<String, Integer> e : map.getAll()){
			System.out.println(e.getKey()+"====>"+e.getValue());
		}
		System.out.println("\n");
		map.put("key4", 4);
		for (Map.Entry<String, Integer> e : map.getAll()){
			System.out.println(e.getKey()+"====>"+e.getValue());
		}
		
	}
	 
}

原文轉自
https://www.cnblogs.com/mengheng/p/3683137.html